Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu

3.1.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Thông qua khảo lược các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam, tác giả nhận thấy cần thiết phải thực hiện đề tài tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM cần thực hiện tại Việt Nam vì bối cảnh các nước khác nhau. Và nghiên cứu có giai đoạn từ 2011 – 2021 là khác biệt so với các nghiên cứu khác. Hơn nữa, các nghiên cứu trên thế giới đã đánh giá tác động của quy mô ngân hàng và rủi ro tài trợ đến sự ổn định của ngân hàng theo Adusei (2015) và Ali và Puah (2018). Nhưng hoạt động tín dụng là hoạt động mang lại nguồn thu cao và ổn định cho NHTM nên để tìm hiểu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến sự ổn định của ngân hàng tác giả đưa thêm biến độc lập rủi ro tín dụng vào mô hình cùng với biến quy mô ngân hàng và rủi ro vốn để xem xét dựa theo nghiên cứu của Kiemo và cộng sự (2019), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021).

Mô hình nghiên cứu của tác giả xây dựng dựa theo nghiên cứu của Adusei (2015) và Ali và Puah (2018) để lựa chọn biến Z-score là biến phụ thuộc, biến độc lập quy mô ngân hàng và rủi ro tài trợ. Ngoài ra, để tìm hiểu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến sự ổn định của ngân hàng tác giả đưa thêm biến độc lập rủi ro tín dụng vào mô hình để xem xét, dựa theo nghiên cứu của Kiemo và cộng sự (2019), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021). Ngoài ra, còn các biến kiểm soát được đưa vào mô hình nghiên cứu.

ZSCOREit = β0 + β1SIZEit + β2FUNDRISKit + β3NPLit + β4ROEit + β5LTAit + β6LIQit + β7CTAit + β8ETAit + β9INFit + β10GDPit + uit

Các biến được diễn giải và đo lường được trình bày ở bảng 3.1:        

Bảng 3.1: Diễn giải các biến và đo lường Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu  Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.

3.1.2.1. Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng có liên quan chặt chẽ với hiệu quả hoạt động và sự ổn định  của các ngân hàng. Quy mô ngân hàng được đo lường bằng logarit (Tổng tài sản). Nếu các ngân hàng hoạt động kinh doanh tốt, đạt lợi nhuận cao thì việc mở rộng quy mô sẽ tạo ra được nhiều cơ hội để thu hút khách hàng từ đó nâng cao sự ổn định của ngân hàng từ việc huy động được nhiều hơn tiền gửi (Adusei (2015), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020)). Kết quả này ủng hộ cho về lý thuyết kinh tế quy mô. Tuy nhiên, theo lý thuyết quá lớn để thất bại, việc mở rộng quy mô sẽ khiến ngân hàng có thể gặp rủi ro lớn nếu hoạt động kinh doanh kém hiệu quả do không đáp ứng được nhu cầu tất toán các khoản tiền gửi hay thanh toán các khoản nợ đến hạn của ngân hàng dẫn đến suy giảm sự ổn định của ngân hàng (Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018)).

Do đó việc mở rộng quy mô ngân hàng có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến sự ổn định ngân hàng tùy thuộc vào tình hình kinh doanh của ngân hàng đó.

Chính vì vậy, các nghiên cứu đã cho thấy các kết quả khác nhau về sự ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đến sự ổn định của ngân hàng.

Từ những lý thuyết, lập luận và kết quả nghiên cứu ở trên tác giả xét thấy các NHTM Việt Nam với quy mô còn nhỏ, nên tác giả đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa quy mô và sự ổn định của ngân hàng.

Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.1.2.2. Rủi ro tài trợ (FUNDRISK) Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.

Drehmann và Nikolaou (2013) định nghĩa rủi ro tài trợ liên quan đến việc NHTM không có khả năng giải quyết các nghĩa vụ nợ trong thời gian đúng hạn nghĩa là một ngân hàng có rủi ro tài trợ nếu như không thể thanh toán các nghĩa vụ nợ kịp thời.

Adusei (2015), Ali và Puah (2018) đã đo lường rủi ro tài trợ bằng tỷ lệ:

• Trong đó, DEPO = Tổng tiền gửi của khách hàng / Tổng tài sản
• EA = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản
•  ∂DEPO = Độ lệch chuẩn của DEPO trong giai đoạn nghiên cứu

Tỷ lệ Funding Risk càng cao cho thấy NHTM lệ thuộc nhiều vào nguồn tài trợ là tiền gửi của khách hàng, cho thấy rủi ro tài trợ càng thấp. Khi NHTM có biểu hiện bất ổn trong hoạt động thì khách hàng sẽ rút tiền ồ ạt gây ra tình trạng mất khả năng chi trả của NHTM (Huang và Ratnovski, 2010). Trong môi trường có tín hiệu không tốt về chất lượng dự án của ngân hàng thì trong ngắn hạn, các nhà cung cấp nguồn tài trợ phi tiền gửi sẽ không có động cơ để thực hiện giám sát hoạt động của dự án, thay vào đó họ sẽ rút tiền, gây áp lực lên khả năng thanh toán của khách hàng (Ali và Puah (2018)). Theo lý thuyết tấm đệm vốn thì tấm đệm của vốn là số vốn dư thừa mà ngân hàng nắm giữ so với mức vốn tối thiểu được yêu cầu phải nắm giữ. Lý thuyết tấm đệm của vốn ngụ ý rằng các ngân hàng có tấm đệm của vốn tương đối thấp thì sẽ cố gắng xây dựng lại tấm đệm vốn thích hợp hơn bằng cách huy động vốn nhiều hơn và các ngân hàng có tấm đệm của vốn tương đối cao thì sẽ cố gắng duy trì tấm đệm này. Vốn càng nhiều thì càng có khuynh hướng hấp thụ các cú sốc bất lợi càng tốt và do đó sẽ gia tăng khả năng ổn định của ngân hàng cũng như giảm khả năng phá sản của ngân hàng. Nghiên cứu của các tác giả Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020) đã cho thấy NHTM có tài trợ tiền gửi và vốn tốt hơn thì có sự ổn định hơn. Qua đây, tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H2: Rủi ro tài trợ có tác động cùng chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.1.2.3. Rủi ro tín dụng (NPL)

Rủi ro tín dụng của NHTM được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu (nợ nhóm 3,4,5) chia cho tổng dư nợ. Lý thuyết thông tin bất cân xứng của Akerlof (1970) cho rằng bất cân xứng thông tin sẽ dẫn đến hai hệ quả phổ biến nhất, đó là rủi ro ngược hay còn gọi là sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Lựa chọn đối nghịch là hành động xảy ra trước khi tiến hành giao dịch của bên có nhiều thông tin, biết rõ hơn một hay một vài tính chất của sản phẩm mà đối tượng kia không biết dẫn đến có thể gây tổn hại hoặc rủi ro cho bên có ít thông tin hơn. Rủi ro đạo đức là hành động của bên có nhiều thông tin hơn thực hiện sau khi ký kết hợp đồng có thể gây tổn hại cho bên có ít thông tin hơn. Đối với hoạt động tín dụng, nếu ngân hàng không có đầy đủ thông tin của khách hàng vay vốn thì có thể xảy ra rủi ro không thu hồi được gốc, lãi và nợ xấu gia tăng và làm giảm sự ổn định của ngân hàng (Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020)). Vì vậy, tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H3: Rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.1.2.4. Giả thuyết nghiên cứu cho các biến kiểm soát Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.

Tỷ lệ lợi nhuận (ROE): được tính bằng lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân cho thấy khả năng sinh lời trên tài sản của ngân hàng, chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả hoạt động của NHTM. Một số nghiên cứu được thực hiện bởi các tác giả: Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018),

Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021), Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền (2022) cho thấy tương quan dương giữa ROE và sự ổn định, khi NHTM có lợi nhuận nhiều thì mức độ hấp thụ rủi ro cao hơn, khi dư thừa vốn có thể bổ sung, gia tăng an toàn vốn cho NHTM. Vì vậy, tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H4: ROE có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam.

Tỷ lệ Dư nợ cho vay / Tổng tài sản (LTA): Tại Việt Nam, cũng như hệ thống ngân hàng các nền kinh tế mới nổi, các ngân hàng thường tập trung sử dụng các nguồn vốn vào hoạt động truyền thống là cho vay. Đây là hoạt động mang lại nguồn thu chủ yếu cho NHTM, khi hoạt động tín dụng an toàn, hiệu quả thì sự ổn định của NHTM gia tăng. Các tác giả đã thực hiện nghiên cứu và có kết quả đúng theo nhận định này: Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020). Vì vậy, giả thuyết H5:

Giả thuyết H5: Tỷ lệ LTA có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam. 

Tỷ lệ tài sản thanh khoản /tổng tài sản (LIQ): Tài sản có tính thanh khoản cao bao gồm: tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng, đầu tư vào trái phiếu chính phủ. Chỉ tiêu này mới phản ánh chính xác nhất tình trạng thanh khoản của các ngân hàng. Nó cho thấy trong tổng tài sản mà ngân hàng có thì tài sản thanh khoản chiếm bao nhiêu phần trăm. Tỷ số này cao tức là khả năng thanh khoản của ngân hàng càng tốt. Các NHTM có thanh khoản cao càng gia tăng tính ổn định thông qua sự gia tăng hấp thụ các cú sốc thanh khoản. Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy ảnh hưởng cùng chiều của tỷ lệ LIQ đến sự ổn định của NTHM: Adusei (2015), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020). Vì vậy, giả thuyết H6 kỳ vọng:

Giả thuyết H6: Tỷ lệ LIQ có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam. 

Tỷ lệ CTA: được tính bằng tổng chi phí hoạt động chia cho tổng tài sản. Các nhà nghiên cứu tìm thấy sự mất ổn định của các ngân hàng dường như có liên quan đến vấn đề quản trị của các ngân hàng (Berger và Humphery, 1992; Berger và DeYoung, 1997), họ cho rằng, có mối tương quan ngược chiều giữa mức độ sử dụng chi phí hoạt động và sự ổn định; quản trị yếu kém thì tốn kém chi phí và sự ổn định giảm Enkhbold và (Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021)). Vì vậy, tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H7: Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam. 

Tỷ lệ ETA: được tính bằng vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng thấp thể hiện năng lực tài chính của ngân hàng càng yếu Muratbek (2017). Vì vậy, ngân hàng có tấm đệm vốn càng lớn thì sự ổn định càng cao, giống như kết quả nghiên cứu của Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021).

Giả thuyết H8: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam. 

Tỷ lệ lạm phát (INF): Lạm phát là sự tăng mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian và sự mất giá trị của một loại tiền tệ. Tỷ lệ lạm phát tác động đến toàn bộ các chủ thể trong nền kinh tế. Dựa vào mức lạm phát, các chủ thể sẽ ra quyết định đầu tư hay gửi tiền vào ngân hàng, do đó để thu hút được các khoản tiền gửi, các nhà quản trị dựa vào mức lạm phát kỳ vọng mà niêm yết lãi suất. Kết quả các nghiên cứu trước cho thấy mối tương quan âm giữa lạm phát và sự ổn định của ngân hàng: Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021), Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền (2022), vì vậy tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H9: Tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng ngược chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP): GDP là chỉ số giá trị thị trường của tất cả hàng hóa kể cả hữu hình và vô hình được sản xuất ra trên phạm vi một lãnh thổ quốc gia trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm). Các nghiên cứu đã chứng minh GDP có tác động cùng chiều đến sự ổn định của các NHTM: Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021), Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền (2022). Vì vậy, tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H10: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.2. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng, hồi quy bằng phần mềm Stata 14.0 để kiểm định các giả thuyết trên. Theo đó mô hình hồi quy với biến phụ thuộc và 03 biến độc lập và các biến kiểm soát. Tiếp theo, để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor).

Sau đó sử dụng dữ liệu bảng kết hợp các quan sát nhiều đối tượng trong một giai đoạn thời gian nhất định, theo phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất có 3 dạng mô hình dành riêng cho dữ liệu bảng là mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình ảnh hưởng cố định (Fix effect model – FEM) và mô hình các tác động ngẫu nhiên (Random effect model – REM). Để lựa chọn phương pháp hồi quy nào nào phù hợp nhất trong ba phương pháp nêu trên là kiểm định F-test và kiểm định Breusch-Pagan lagrangian (Breuch và Pagan, 1979). Kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM. Kiểm định Breusch-Pagan lagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM. Để lựa chọn mô hình FEM hay REM sử dụng kiểm định Hausman.

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, nếu có hiện tượng tượng tự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai của sai số thay đổi thì nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares – FGLS) để khắc phục hiện tượng tượng tự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và so sánh các kết quả từ các mô hình. Các bước thực hiện như sau:

• Bước 1: Xác định nhân tố nội tại của ngân hàng và các nhân tố vĩ mô tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng.
• Bước 2: Mã hóa các biến quan sát.
• Bước 3: Thu thập và xử lý số liệu.
• Bước 4: Thống kê mô tả dữ liệu.
• Bước 5: Hồi quy mô hình Pooled OLS. o Xem xét tương quan của các biến. o Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. o Kiểm định phương sai sai số thay đổi. o Kiểm định hiện tượng tự tương quan.
• Bước 6: Ước lượng mô hình FEM và mô hình REM.
• Bước 7: Kiểm định mô hình phù hợp. o Kiểm định F-test để lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM. o Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM và REM. o Kiểm định Breusch-Pagan lagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM. o Kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi.
• Bước 8: Ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS trong trường hợp có hiện tượng tự tương quan và/hoặc phương sai của sai số thay đổi trong mô hình Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.
• Bước 9: Kiểm tra tình trạng nội sinh của mô hình
• Bước 10: Sử dụng mô hình GMM để khắc phục nội sinh đem lại kết quả ước lượng vững và hiệu quả nhất.

Mô tả dữ liệu

Bộ dữ liệu dùng để kiểm định mô hình được thu thập từ báo cáo tài chính của 30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2021, các NHTM không có đầy đủ dữ liệu bị loại ra khỏi nghiên cứu. Các biến nội tại ngân hàng được thu thập dựa trên Báo cáo thường niên của các ngân hàng. Các biến vĩ mô được thu thập từ trang web của ngân hàng thế giới. Theo báo cáo của NHNN, tổng tài sản của các NHTM chiếm trên 70% tổng tài sản của hệ thống ngân hàng cho thấy mẫu nghiên cứu có tính đại diện cao.

Sau khi đã thu thập được dữ liệu của biến phụ thuộc và các biến độc lập cần thiết đưa vào mô hình. Phần mềm Excel được sử dụng để xử lý các dữ liệu cơ bản, tính toán giá trị các biến của mô hình. Từ đó tác giả xây dựng dữ liệu bảng cân bằng với đầy dủ giá trị biến thông qua việc kết hợp các dữ liệu thời gian (từ năm 2011-2021) của các quan sát theo không gian (30 NHTM VN). Bảng tính excel được nhập vào phần mềm STATA để chạy các mô hình nghiên cứu.

Bảng 3.2: Các ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Tại Chương 3 tác giả đã mô tả phương pháp nghiên cứu của đề tài, đồng thời tác giả đã đưa ra những giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng của quy mô, rủi ro tài trợ, rủi ro tín dụng và các biến kiểm soát đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam dựa trên những mô hình nghiên cứu của các học giả và công trình nghiên cứu trên thế giới.

Dữ liệu thu thập được tác giả sẽ tiến hành tính toán, xử lý thông qua sự hỗ trợ của phần mềm STATA. Kết quả này sẽ được tác giả thống kê mô tả, phân tích, tương quan và hồi quy tại cũng như sẽ trình bày kết quả nghiên cứu tại chương tiếp theo. Luận văn: PPNC của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Kết quả của quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com